| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 影响食品安全的主要因素 | 第11-12页 |
| 1.1.2 食品异物无损伤检测的迫切需要 | 第12-13页 |
| 1.1.3 食品异物检测的主要方法 | 第13-14页 |
| 1.2 X射线无损检测技术在食品异物检测中的应用 | 第14-17页 |
| 1.2.1 利用X射线进行食品异物检测的方法 | 第15页 |
| 1.2.2 X射线在食品异物检测方面的已有应用 | 第15-16页 |
| 1.2.3 使用X射线检测食品的安全性 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究对象及内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 X射线检测系统硬件结构组成 | 第19-25页 |
| 2.1 X射线发生装置 | 第19-21页 |
| 2.2 X射线图像探测器 | 第21-22页 |
| 2.3 X射线图像USB图像采集卡 | 第22页 |
| 2.4 X射线透视仪的射线泄露与防护 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 X射线异物检测的原理与方法 | 第25-33页 |
| 3.1 X射线成像技术 | 第25-28页 |
| 3.1.1 X射线基本性质 | 第25-26页 |
| 3.1.2 X射线与物质的相互作用 | 第26-28页 |
| 3.1.3 X射线成像原理 | 第28页 |
| 3.2 X射线空白背景图像像素值分析 | 第28-32页 |
| 3.2.1 像素值与积分时间之间的变化关系 | 第29-30页 |
| 3.2.2 像素值与对比度(显示灰度)之间的变化关系 | 第30-31页 |
| 3.2.3 管电压与像素值的关系 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 瓜子异物图像获取及预处理 | 第33-45页 |
| 4.1 X射线瓜子异物图像获取 | 第33-34页 |
| 4.2 X射线数字瓜子异物图像分析 | 第34-35页 |
| 4.3 X射线瓜子异物图像的降噪 | 第35-39页 |
| 4.3.1 线性去噪 | 第35-37页 |
| 4.3.2 非线性降噪 | 第37页 |
| 4.3.3 基于小波的X射线图像去噪 | 第37-39页 |
| 4.3.4 去噪方法小结 | 第39页 |
| 4.4 X射线异物图像变换增强 | 第39-44页 |
| 4.4.1 直接灰度变换 | 第39-42页 |
| 4.4.2 直方图灰度变换 | 第42-43页 |
| 4.4.3 直方图均衡化 | 第43-44页 |
| 4.4.4 变换法图像增强小结 | 第44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 X射线瓜子异物图像分割 | 第45-55页 |
| 5.1 基于阈值选择的X射线异物图像分割 | 第45-48页 |
| 5.1.1 算法描述 | 第45-46页 |
| 5.1.2 算法实现 | 第46-48页 |
| 5.2 基于边缘检测的X射线图像分割 | 第48-53页 |
| 5.2.1 Sobel算子边缘检测 | 第49页 |
| 5.2.2 Prewitt算子边缘检测 | 第49-50页 |
| 5.2.3 Roberts算子边缘检测 | 第50页 |
| 5.2.4 Log算子边缘检测 | 第50页 |
| 5.2.5 Canny算子边缘检测 | 第50-51页 |
| 5.2.6 形态学梯度的边缘检测 | 第51页 |
| 5.2.7 各算法实现 | 第51-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 瓜子异物图像特征提取与识别 | 第55-67页 |
| 6.1 图像特征及提取方法 | 第55页 |
| 6.2 瓜子异物图像的灰度曲线分布特征 | 第55-58页 |
| 6.3 密度差异较大异物的识别和判断 | 第58页 |
| 6.4 模拟图像背景减影法 | 第58-66页 |
| 6.4.1 模拟背景图像自动阈值方法 | 第58-61页 |
| 6.4.2 自适应平滑和形态学滤波方法模拟背景处理 | 第61-65页 |
| 6.4.3 图像背景去除以及异物判断 | 第65-66页 |
| 6.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |